为什么使用fft后低频的幅值比高频的幅值低很多？

使用FFT（快速傅里叶变换）后，低频的幅值比高频的幅值低很多的原因是由于信号在频域上的能量分布特性。

傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学工具，它将信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦波的叠加。在频域上，信号的能量分布可以通过频谱图来表示，其中横轴表示频率，纵轴表示幅值。

在频域上，低频信号对应着较低的频率，而高频信号对应着较高的频率。由于信号的能量是有限的，而且在实际应用中，低频信号通常具有较高的能量，因此低频信号在频谱图上的幅值相对较高。

另一方面，高频信号通常具有较低的能量，因此在频谱图上的幅值相对较低。这是因为高频信号的周期较短，波形变化较快，能量分布在更多的频率上，导致每个频率上的能量较低。

综上所述，使用FFT后低频的幅值比高频的幅值低很多是由于信号在频域上的能量分布特性所决定的。

在云计算领域，FFT广泛应用于信号处理、音频处理、图像处理等领域。例如，在音频处理中，可以使用FFT来分析音频信号的频谱特征，从而实现音频的频域滤波、频谱分析等功能。

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opencv(4.5.3)-python(二十七)--傅里叶变换

这可以通过函数np.fft.fftshift()简单地完成。(它更容易分析）。一旦你找到了频率变换，你就可以找到幅值谱了。...为此，你只需用一个大小为60x60的矩形窗口进行遮蔽，以去除低频。然后用np.fft.ifftshift()进行反移位，使直流成分再次出现在左上角。然后使用np.ifft2()函数找到反FFT。...cv.cartToPolar()，它可以一次性返回幅值和相位。...为此，我们首先创建一个掩膜，在低频处用高值（1），即我们通过低频内容，而在高频区域用0。...你还可以看到OpenCV函数比Numpy函数快3倍左右。这也可以用于反FFT的测试，而这也是留给你的一个练习。 为什么Laplacian是一个高通滤波器？在一个论坛上也有一个类似的问题。

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数字图像处理学习笔记（十二）——频率域滤波

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STM32F103 如何实现 FFT?

，我们会通过示波器测量到信号的频率以及幅值，同时我们也可以通过示波器对测量到的信号进行 FFT ，从而能够观察到待测信号的频谱，方便直观的看出信号的高频分量和低频分量，从而帮助我们去除信号中携带的噪声。...也就是说采样 1s 时间的信号并做 FFT ，则结果可以分析精确到 1 Hz，如果采样 2 s 时间的信号并做 FFT，则结果可以分析精确到 0.5 Hz，所以也就说明了一个道理，如果要提高频率分辨率，...代码实例 FFT 计算幅值首先我们定义采样的点数，以及 FFT 的输入数组，输出数组，以及各个谐波的幅值： #define NPT 256 /* 采样点数 */ uint32...[NPT/2]; /* 各次谐波的幅值 */ 在上述中，FFT 的输出数组和各次谐波的幅值的数组中只有采样点数的一半，是因为 FFT 计算出来的数据是对称的，因此通常而言只取一半的数据。...紧接着就是调用汇编函数进行 FFT，FFT 运算之后，就进行幅值的计算，幅值的计算函数如下所示： void GetPowerMag(void) { signed short lX,lY;

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信号处理之倒频谱原理与python实现

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傅里叶变换到小波变换

有如下信号：做完FFT（快速傅里叶变换）后，可以在频谱上看到清晰的四条线，信号包含四个频率成分。一切没有问题。但是，如果是频率随着时间变化的非平稳信号呢？...做FFT后，我们发现这三个时域上有巨大差异的信号，频谱（幅值谱）却非常一致。...对于这样的非平稳信号，只知道包含哪些频率成分是不够的，我们还想知道各个成分出现的时间。知道信号频率随时间变化的情况，各个时刻的瞬时频率及其幅值——这也就是时频分析。...对于时变的非稳态信号，高频适合小窗口，低频适合大窗口。然而STFT的窗口是固定的，在一次STFT中宽度不会变化，所以STFT还是无法满足非稳态信号变化的频率的需求。...傅里叶变换把无限长的三角函数作为基函数：这个基函数会伸缩、会平移（其实本质并非平移，而是两个正交基的分解）。缩得窄，对应高频；伸得宽，对应低频。这个基函数不断和信号做相乘。

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OpenCV系列之傅里叶变换 | 三十

为此，您只需用尺寸为60x60的矩形窗口遮罩即可消除低频。然后，使用np.fft.ifftshift()应用反向移位，以使DC分量再次出现在左上角。然后使用np.ifft2()函数找到逆FFT。...cv.cartToPolar()，它在单个镜头中同时返回幅值和相位现在我们要做DFT的逆变换。...在上一节中，我们创建了一个HPF，这次我们将看到如何删除图像中的高频内容，即我们将LPF应用到图像中。它实际上模糊了图像。为此，我们首先创建一个高值(1)在低频部分，即我们过滤低频内容，0在高频区。...您还可以看到OpenCV函数比Numpy函数快3倍左右。也可以对逆FFT进行测试，这留给您练习。 为什么拉普拉斯算子是高通滤波器？在一个论坛上也有人提出了类似的问题。...问题是，为什么拉普拉斯变换是高通滤波器?为什么Sobel是HPF?等。第一个答案是关于傅里叶变换的。对于更大的FFT只需要拉普拉斯变换。

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EEG信号特征提取算法

特征參数主要包括时域信号(如幅值)和频域信号(如频率)两大类，相应的特征提取方法也分为时域法、频域法和时-频域方法。频域分析方法主要是基于EEG信号各频段功率、相干等。...常使用的特征提取方法：自回归(auto regressive, AR)、傅里叶变换(Fourier transform,FT)、表面拉普拉斯(surface-Laplacian)变换和小波变换(Wavelet...transform,WT) 不同特征提取方法特点 ---- 快速傅里叶变换(Fast Fourier transform, FFT) 经典的FFT在分析确定信号和平稳信号时很有效，但在分析突变信号的频谱时具有一定的局限性...小波变换(Wavelettransform, WT) 小波变换在低频时的时间分辨率较低，而频率分辨率较高；在高频时的时间分辨率较高，而频率分辨率较低，正符合低频信号变化緩慢而高频信号变化较快的特点。...因此小波分析比傅里叶变换和短时傅里叶变换更适合分析非平稳的脑电信号。

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声音处理之-梅尔频率倒谱系数(MFCC)

由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音，故一般来说，低音容易掩蔽高音，而高音掩蔽低音较困难。在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频要小。...所以，人们从低频到高频这一段频带内按临界带宽的大小由密到疏安排一组带通滤波器，对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征，对此特征经过进一步处理后就可以作为语音的输入特征。...0 ccc=ccc(3:size(m,1)-2,:); subplot(2,1,1) ccc_1=ccc(:,1); plot(ccc_1);title('MFCC');ylabel('幅值'); [h...,w]=size(ccc); A=size(ccc); subplot(212) plot([1,w],A); xlabel('维数'); ylabel('幅值'); title('维数与幅值的关系...这样MATLAB就可以使用voicebox的函数了，

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【DSP教程】第36章 FIR滤波器的Matlab设计(含低通，高通，带通和带阻)

(矩形窗主瓣窄，旁瓣大，频率识别精度最高，幅值识别精度最低；布莱克曼窗主瓣宽，旁瓣小，频率识别精度最低，但幅值识别精度最高)。对于窗函数的选择，应考虑被分析信号的性质与处理要求。...还有很多其它的窗口这里就不做介绍了，需更详细的了解的话，可以看matlab中help文档中的如下部分：或者直接在命令窗口输入windowDesigner可以打开窗口工具：打开后界面如下： 36.2...Window参数用来指导滤波器采用的窗函数类型。其默认值为汉明（Hamming）窗。使用fir1函数可设计标准的低通，高通，带通和带阻滤波器。...滤波器的系数包含在返回值b中，可表示为： b(z) = b(1) + b(2)z-1 + …… +b(n+1)z-n (1) 采用汉明窗设计低通FIR滤波器使用b=fir1(n, Wn)可得到低通滤波器...36.3.2 fir2设计低通滤波器 fir2函数是用来设计任意频率响应的各种加窗FIR滤波器，此函数使用也比较简单，但是要采样的频率点和幅值不好把握，关于这个函数我们仅提供一个低通滤波器的设计。

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小波变换通俗解释版

做完FFT（快速傅里叶变换）后，可以在频谱上看到清晰的四条线，信号包含四个频率成分。一切没有问题。但是，如果是频率随着时间变化的非平稳信号呢？ ? 如上图，最上边的是频率始终不变的平稳信号。...而下边两个则是频率随着时间改变的非平稳信号，它们同样包含和最上信号相同频率的四个成分。做FFT后，我们发现这三个时域上有巨大差异的信号，频谱（幅值谱）却非常一致。...对于这样的非平稳信号，只知道包含哪些频率成分是不够的，我们还想知道各个成分出现的时间。知道信号频率随时间变化的情况，各个时刻的瞬时频率及其幅值——这也就是时频分析。...对于时变的非稳态信号，高频适合小窗口，低频适合大窗口。然而STFT的窗口是固定的，在一次STFT中宽度不会变化，所以STFT还是无法满足非稳态信号变化的频率的需求。...这个基函数会伸缩、会平移（其实是两个正交基的分解）。缩得窄，对应高频；伸得宽，对应低频。然后这个基函数不断和信号做相乘。

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